供給側(cè)視角下中國(guó)工業(yè)發(fā)展動(dòng)力轉(zhuǎn)換與調(diào)整空間
——基于省份23個(gè)細(xì)分行業(yè)的面板數(shù)據(jù)分析

袁麗靜,杜秀平

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展研究院，遼寧 大連 116025)

一、引 言

國(guó)民經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)以來(lái)，中國(guó)各省份GDP增速都有所放緩，2015年黑龍江、甘肅兩省名義GDP出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)總量排名前10位的省份有一半位次發(fā)生變化。2016年經(jīng)調(diào)整各省份情況有所好轉(zhuǎn)，遼寧成為全國(guó)唯一負(fù)增長(zhǎng)省份，經(jīng)濟(jì)總量排名由2014年的第7位下降到第14位。從近幾年的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)看，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的分化特征。對(duì)此一個(gè)比較主流的觀點(diǎn)是：在全球經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)萎縮的情況下，由于各省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不同，造成區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的差異。例如，東北三省對(duì)重工業(yè)的過(guò)度依賴直接導(dǎo)致了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的下滑。而中國(guó)東部地區(qū)和南方地區(qū)則通過(guò)結(jié)構(gòu)調(diào)整和動(dòng)力轉(zhuǎn)換率先走出低迷。但值得關(guān)注的是，2016年重慶GDP增速繼續(xù)領(lǐng)跑全國(guó)，其工業(yè)增加值占GDP比重高出遼寧4個(gè)百分點(diǎn)，而2008—2011年重慶的工業(yè)增加值占比也是一直提升的，最高達(dá)到46.65%。可見(jiàn)，工業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位并不是造成區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的主要原因，工業(yè)內(nèi)部發(fā)展的結(jié)構(gòu)調(diào)整和動(dòng)力轉(zhuǎn)換才是影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本，這直接決定了各省份在“三期疊加”困難時(shí)期的自我修復(fù)能力。進(jìn)入新常態(tài)后，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局出現(xiàn)的新趨勢(shì)與各省份的工業(yè)調(diào)整分不開(kāi)，對(duì)工業(yè)發(fā)展動(dòng)力轉(zhuǎn)換的分析是解釋區(qū)域經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)差異的重要方面。本文通過(guò)對(duì)中國(guó)28(1)浙江、西藏和海南三個(gè)省份，由于數(shù)據(jù)缺失和異常值問(wèn)題，所以予以剔除，選取其余28個(gè)省份進(jìn)行研究。個(gè)省份23個(gè)工業(yè)細(xì)分行業(yè)的對(duì)比研究，發(fā)現(xiàn)其中的一般規(guī)律及固有特征，探索工業(yè)體系發(fā)展的內(nèi)部黑箱。

二、中國(guó)各省份工業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的理論研究

(一)工業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)研究述評(píng)

現(xiàn)有關(guān)于區(qū)域工業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的研究較多，主要分為以下4類：第一，對(duì)工業(yè)結(jié)構(gòu)變化的定性研究。例如，金碚等[1]從資源利用、工業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)等方面給出了“十二五”期間工業(yè)發(fā)展的基本判斷。黃南[2]對(duì)中國(guó)各地區(qū)工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的差異性做了分析。陳連喜[3]對(duì)區(qū)域工業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化提出了戰(zhàn)略構(gòu)想，主要是側(cè)重地方工業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。第二，選擇從具體角度對(duì)區(qū)域工業(yè)結(jié)構(gòu)變化的研究。例如，郭勇[4]對(duì)金融危機(jī)、市場(chǎng)分割與工業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)關(guān)系的研究。呂明元等[5]對(duì)區(qū)域工業(yè)結(jié)構(gòu)生態(tài)化述評(píng)的測(cè)度，劉楷[6]關(guān)于工業(yè)結(jié)構(gòu)變化和工業(yè)增長(zhǎng)的分析。王菲等[7]對(duì)工業(yè)結(jié)構(gòu)和地區(qū)能源消費(fèi)的研究。還有不少專門針對(duì)某一地區(qū)或者某幾個(gè)地區(qū)工業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的文獻(xiàn)。例如，王宏麗和高志剛[8]對(duì)新疆工業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)和趨同的研究。李鶴和張平宇[9]對(duì)20世紀(jì)以來(lái)東北工業(yè)演變和動(dòng)力因素的研究。第三，對(duì)不同區(qū)域工業(yè)細(xì)分行業(yè)的深入分析。例如，謝千里等[10]利用1998年和2005年全部國(guó)有及規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，研究區(qū)域生產(chǎn)率的差異和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不同，通過(guò)固定效應(yīng)模型控制行業(yè)和區(qū)域變量，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是導(dǎo)致東北和中、西部地區(qū)資本生產(chǎn)率較低的主要原因。魯曉東和連玉君[11]通過(guò)固定效應(yīng)、半?yún)?shù)模型和廣義矩等對(duì)比研究，根據(jù)中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，相比于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)高新技術(shù)企業(yè)全要素生產(chǎn)率及其增長(zhǎng)率都更高，但各省份差距仍然較大，只是部分區(qū)域生產(chǎn)率增長(zhǎng)較快但有收斂之勢(shì)。第四，地區(qū)針對(duì)性的研究。例如，孔憲麗和梁云芳[12]根據(jù)帕洛夫的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移理論分別對(duì)東北三省工業(yè)結(jié)構(gòu)及其細(xì)分行業(yè)進(jìn)行了對(duì)比分析。Brandt等[13]利用1998—2006年中國(guó)微觀企業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)制造業(yè)生產(chǎn)效率和配置效率的研究。

現(xiàn)有從區(qū)域視角剖析工業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)內(nèi)因的文獻(xiàn)還相對(duì)有限，且對(duì)工業(yè)結(jié)構(gòu)變化的研究對(duì)于當(dāng)前區(qū)域工業(yè)發(fā)展調(diào)整的參考意義不強(qiáng)。中國(guó)各省份工業(yè)的強(qiáng)者恒強(qiáng)、弱者恒弱的馬太效應(yīng)明顯，部分地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)“下滑快、復(fù)蘇慢、轉(zhuǎn)型難”的問(wèn)題，政府開(kāi)始重新審視原有經(jīng)濟(jì)發(fā)展軌道。深入分析區(qū)域工業(yè)發(fā)展的內(nèi)部結(jié)構(gòu)及演變趨勢(shì)，對(duì)中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展及工業(yè)水平提升具有重要的實(shí)踐價(jià)值。

(二)工業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的供給側(cè)分析

對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的分析由來(lái)已久，近幾年較為主流的角度是供給側(cè)分析，強(qiáng)調(diào)行業(yè)生產(chǎn)技術(shù)方面的差異，研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)如何隨著資本積累和技術(shù)進(jìn)步而變化。另一個(gè)角度是需求側(cè)分析，強(qiáng)調(diào)恩格爾定律等非單調(diào)需求偏好對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，解釋消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化對(duì)行業(yè)間要素分配的作用。中國(guó)在2010年成為世界第一制造業(yè)大國(guó)。但小到螺栓，大到數(shù)控機(jī)床等很多高端產(chǎn)品仍需依賴進(jìn)口，在鋼鐵、水泥、平板玻璃、煤化工、多晶硅、風(fēng)電設(shè)備等領(lǐng)域還存在大量的過(guò)剩產(chǎn)能。2016年中國(guó)居民人均消費(fèi)支出為17 111元，比2012年增長(zhǎng)33.1%，年均增長(zhǎng)率7.4%。即使在GDP增長(zhǎng)為負(fù)的遼寧，人均消費(fèi)支出都達(dá)到19 853元，高出全國(guó)平均水平16.0%，位列全國(guó)第8位。因此，目前中國(guó)工業(yè)化的質(zhì)量和效率還不盡如人意，日益增長(zhǎng)的社會(huì)需求并沒(méi)有惠及和滋養(yǎng)國(guó)內(nèi)工業(yè)企業(yè)的成長(zhǎng)。廠商的供給側(cè)無(wú)法較全面地覆蓋消費(fèi)者需求，結(jié)構(gòu)性供給短缺和過(guò)剩并存，因而各省份工業(yè)結(jié)構(gòu)之間的差異和存在的問(wèn)題主要來(lái)自供給側(cè)。

結(jié)合中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)踐，供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革一般具有兩層含義：第一，生產(chǎn)要素層面，主流經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為資本、勞動(dòng)和技術(shù)是影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要因素，也是生產(chǎn)供給的三大要素。依據(jù)工業(yè)化進(jìn)程的基本規(guī)律，從初期要素投入推動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式逐漸轉(zhuǎn)化到依靠技術(shù)創(chuàng)新和效率提升。技術(shù)創(chuàng)新不僅能夠提高要素的回報(bào)率，還能帶來(lái)行業(yè)生產(chǎn)模式的變革。第二，產(chǎn)業(yè)層面，即產(chǎn)業(yè)協(xié)同的結(jié)構(gòu)性發(fā)展。早在1986年，錢納里[14]等學(xué)者通過(guò)對(duì)第二次世界大戰(zhàn)后數(shù)十個(gè)國(guó)家發(fā)展經(jīng)驗(yàn)的實(shí)證研究，提出“發(fā)展就是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)成功轉(zhuǎn)變”的著名論斷。對(duì)于工業(yè)內(nèi)生動(dòng)力的研究就是要通過(guò)要素的使用和配置、行業(yè)間的結(jié)構(gòu)特征分析，實(shí)現(xiàn)有限資源利用效率的最大化。

基于省份工業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)分析角度一般是二維的，即區(qū)域和時(shí)間的組合或者是細(xì)分行業(yè)和時(shí)間的組合，但針對(duì)省際、細(xì)分行業(yè)和時(shí)間的三維分析幾乎空白。由于研究視角和數(shù)據(jù)的選擇，時(shí)間跨度大都截止到2009年或者2010年，而實(shí)際上中國(guó)工業(yè)的馬太效應(yīng)是與危機(jī)應(yīng)對(duì)策略息息相關(guān)的。因此，本文通過(guò)科學(xué)的計(jì)量模型分析，將時(shí)間序列延伸至2014年，采用工業(yè)加權(quán)方法，對(duì)23個(gè)細(xì)分行業(yè)進(jìn)行區(qū)域化的差異研究，從要素生產(chǎn)效率、技術(shù)效率及其階段性變化和對(duì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率的差異等方面分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力轉(zhuǎn)換問(wèn)題，進(jìn)而提出區(qū)域工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的思路。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)變量選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

1.變量選取

指標(biāo)的選擇首先是符合模型分析的需要，其次是具有代表性和可獲得性。就投入和產(chǎn)出指標(biāo)來(lái)說(shuō)，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、工業(yè)增加值、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)等都是常用來(lái)表示產(chǎn)出的指標(biāo)。涉及到綠色發(fā)展的測(cè)算，產(chǎn)出指標(biāo)還有可能是考慮到負(fù)向產(chǎn)出調(diào)整后的指標(biāo)。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值是宏觀模型分析常用的產(chǎn)出指標(biāo)，工業(yè)增加值有可能是行業(yè)的，也有可能是微觀企業(yè)合成的，所以應(yīng)用范圍也比較廣。勞動(dòng)投入指標(biāo)常用的是就業(yè)人數(shù)，有平均就業(yè)人數(shù)和年末就業(yè)人數(shù)之分。若是從成本角度展開(kāi)分析，勞動(dòng)投入往往用工資來(lái)代表。資本投入指標(biāo)通常使用固定資產(chǎn)凈值年平均余額或者固定資產(chǎn)凈值、流動(dòng)資產(chǎn)余額等表示，也有通過(guò)永續(xù)盤存法推算的資本存量。本文考慮到研究的目的和數(shù)據(jù)的可獲得性，最終確定選擇以下相關(guān)指標(biāo)。

產(chǎn)出指標(biāo)。關(guān)于產(chǎn)業(yè)和企業(yè)層面的效率分析，工業(yè)增加值是最常使用的產(chǎn)出指標(biāo)，但由于《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》從2009年起沒(méi)有再發(fā)布該數(shù)據(jù)，不少學(xué)者通過(guò)其他指標(biāo)來(lái)推算工業(yè)增加值。例如，平新喬等[15]、董桂才和朱晨[16]采用“工業(yè)增加值=應(yīng)交增值稅/稅率”來(lái)推算得到該指標(biāo)。不過(guò)，全部數(shù)據(jù)折算后經(jīng)過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在已公布的年份里，折算數(shù)據(jù)和公布數(shù)據(jù)差異較大，不能選擇該指標(biāo)，所以嘗試使用工業(yè)銷售產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo)。而2013年后該指標(biāo)不再公布，但之前年份與工業(yè)銷售產(chǎn)值接近，所以用后者替代。由于利潤(rùn)總額負(fù)值較多，對(duì)數(shù)方法不適合。為了保證數(shù)據(jù)的可比性，以1999年為基期不變價(jià)格，以工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)為折算系數(shù)來(lái)調(diào)整數(shù)據(jù)。

資本投入指標(biāo)。一定時(shí)期一個(gè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)停留的資本存量來(lái)代表資本投入更為合理，只是其推算過(guò)程要比產(chǎn)出指標(biāo)復(fù)雜，而且初始資本和折舊率的大小對(duì)測(cè)算結(jié)果影響較大。本文參照涂正革與肖耿[17]、龐瑞芝和李鵬[18]以及李斌等[19]的做法，沿用固定資產(chǎn)凈值年平均余額作為資本存量的近似估計(jì)值。以1999年固定資產(chǎn)凈值作為基期，將折舊率設(shè)定為10.96%，通過(guò)永續(xù)盤存法對(duì)各省份固定資產(chǎn)凈值年均余額進(jìn)行調(diào)整。其中，2009—2014年該指標(biāo)用上一年固定資產(chǎn)凈值和本年固定資產(chǎn)凈值平均數(shù)替代。

勞動(dòng)投入指標(biāo)。勞動(dòng)投入指標(biāo)選用全部職工年平均人數(shù)，在統(tǒng)計(jì)期內(nèi)2013年的《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》沒(méi)有公布該數(shù)據(jù)，而其他統(tǒng)計(jì)年鑒又與該統(tǒng)計(jì)口徑不同，所以采用統(tǒng)計(jì)學(xué)上常用的均值替代，即用前一年和后一年該指標(biāo)的平均數(shù)表示。

2.數(shù)據(jù)來(lái)源

1984年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局第一次發(fā)布《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)》，隨后由于工業(yè)行業(yè)的發(fā)展和對(duì)外開(kāi)放的深入，先后在1994年、2002年、2011年和2017年進(jìn)行修訂，現(xiàn)在使用的是2017年版本的分類標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于時(shí)間跨度較大的研究來(lái)說(shuō)，會(huì)出現(xiàn)不同年份工業(yè)行業(yè)分類不一樣的問(wèn)題，但前后仍是可以對(duì)應(yīng)。其中，儀器儀表及文化、辦公機(jī)械制造業(yè)與儀器儀表制造業(yè)對(duì)應(yīng)，飲料制造業(yè)與酒、飲料和精制茶制造業(yè)對(duì)應(yīng)，電力、蒸汽、熱水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)與電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)對(duì)應(yīng)等，本文經(jīng)過(guò)對(duì)行業(yè)范圍細(xì)致的分析，整理得到23個(gè)連續(xù)的細(xì)分行業(yè)。

對(duì)于23個(gè)細(xì)分行業(yè)，《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)口徑也存在變化，最開(kāi)始是鄉(xiāng)及鄉(xiāng)以上工業(yè)企業(yè)(1997年)，然后是規(guī)模500萬(wàn)元以上和規(guī)模500萬(wàn)元以下的劃分(1998年)，最新的是2011年對(duì)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)界定標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整到2 000萬(wàn)元及以上，增加了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的復(fù)雜性。對(duì)此陳勇和李小平[20]的研究是忽略了該統(tǒng)計(jì)口徑的變化，而陳詩(shī)一[21]的研究則是做了一定程度的統(tǒng)一。本文研究范圍從1999年到2014年，借鑒陳勇和李小平[20]的分析方法，并未調(diào)整統(tǒng)計(jì)口徑上的差異。

(二)方法說(shuō)明和模型選擇

1.方法說(shuō)明

供給側(cè)視角下區(qū)域工業(yè)發(fā)展的分析主要采用的是增長(zhǎng)模型。增長(zhǎng)模型不僅便于行業(yè)發(fā)展動(dòng)力分析，還可以通過(guò)對(duì)比展現(xiàn)結(jié)構(gòu)上的變化和調(diào)整方向。參數(shù)法、半?yún)?shù)法和非參數(shù)法是這幾年在該領(lǐng)域都使用過(guò)的方法。參數(shù)法是最早和最常用的模型，有具體的函數(shù)形式，參數(shù)代表了要素的生產(chǎn)率，根據(jù)函數(shù)形式的不同又衍生出不同的分析模式；半?yún)?shù)法就是在參數(shù)模型估計(jì)的基礎(chǔ)上引入了非參數(shù)法的概念；而非參數(shù)法主要就是指數(shù)據(jù)的包絡(luò)分析。三種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，由于本文的研究對(duì)象是工業(yè)產(chǎn)業(yè)，屬于中觀層面，重點(diǎn)觀察生產(chǎn)效率的水平值和階段性變化，樣本是28個(gè)省份23個(gè)細(xì)分行業(yè)，不適合用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，所以選擇傳統(tǒng)的索羅殘差法較為適宜。

2.模型選擇

以索羅模型(1957)為基礎(chǔ)，構(gòu)建總量生產(chǎn)函數(shù)如下：

(1)

其中，Yt、Kt、Lt和A分別代表產(chǎn)出、資本投入、勞動(dòng)投入和初始技術(shù)水平，α、β分別是資本和勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性，在規(guī)模報(bào)酬不變和希克斯中性技術(shù)的假設(shè)下，α + β = 1，全要素生產(chǎn)率TFP可以表示為：

(2)

TFP的增長(zhǎng)率為：

(3)

式(1)變形可得人均產(chǎn)出：

(4)

其中，k為人均資本投入，對(duì)式(4)兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)可得：

lny=lnA+λt+αlnk

(5)

式(5)變形可以測(cè)算出資本產(chǎn)出彈性。參考李國(guó)璋等[22]采用的方法，利用各省份工業(yè)細(xì)分行業(yè)的面板數(shù)據(jù)求出各省份的資本產(chǎn)出彈性，畢竟同一省份要素流動(dòng)相對(duì)容易，營(yíng)商環(huán)境也更為相似。

再根據(jù)各省份的資本產(chǎn)出彈性，利用式(2)、式(3)計(jì)算各省份工業(yè)行業(yè)的全要素生產(chǎn)率及其增長(zhǎng)率，并根據(jù)資本產(chǎn)出彈性計(jì)算資本與勞動(dòng)邊際生產(chǎn)率：

MPKi=α×Yi/Ki

(6)

MPLi=(1-α)Yi/Li

(7)

對(duì)于n個(gè)細(xì)分行業(yè)，加權(quán)后的全要素邊際生產(chǎn)率(f)即為:

(8)

經(jīng)過(guò)整理：

(9)

為印證工業(yè)行業(yè)發(fā)展的主要?jiǎng)恿σ蛩兀疚倪€借鑒關(guān)于要素貢獻(xiàn)率的測(cè)算方法，比較23個(gè)細(xì)分行業(yè)在研究期內(nèi)各要素對(duì)行業(yè)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度，即：

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四、區(qū)域工業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的內(nèi)在邏輯

表1測(cè)算出的是各省份資本產(chǎn)出彈性，依據(jù)資本產(chǎn)出彈性計(jì)算出相應(yīng)區(qū)域工業(yè)細(xì)分行業(yè)的要素生產(chǎn)率。在回歸模型的選擇上，為了便于比較，分別考察了混合普通最小二乘法和固定效應(yīng)模型，通過(guò)Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)后者更為合適，且估計(jì)結(jié)果更加顯著。經(jīng)過(guò)序列相關(guān)性、異方差和截面相關(guān)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)模型具有顯著的異方差性和截面相關(guān)性，因而對(duì)模型進(jìn)行修正。把主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和資本存量等指標(biāo)數(shù)據(jù)帶入得到一系列結(jié)果。由于行業(yè)加總后可能存在彼此間的相互抵消，使得估計(jì)結(jié)果掩蓋很多事實(shí)。因此，在進(jìn)行區(qū)域間的生產(chǎn)率差異比較后，進(jìn)行各省份和重點(diǎn)行業(yè)的階段性靜態(tài)分析。

表1 各省份資本產(chǎn)出彈性

(一)行業(yè)加權(quán)對(duì)比分析

區(qū)域比較主要從各要素生產(chǎn)率的平均值、增長(zhǎng)率以及要素貢獻(xiàn)率等方面進(jìn)行，通過(guò)表2可以發(fā)現(xiàn)：中國(guó)各省份工業(yè)發(fā)展具有典型的不平衡性，要素生產(chǎn)率的差異明顯，且呈現(xiàn)區(qū)域分化特征。

表2 1999—2014年各省份要素生產(chǎn)率

分區(qū)域來(lái)看，東部地區(qū)的TFP水平較高，其次依次是中部地區(qū)、西部地區(qū)、東北地區(qū)。就單個(gè)省份來(lái)說(shuō)，江蘇、天津、北京的TFP水平最高，中部地區(qū)的湖北、西部的寧夏、重慶也已跨入前列，東北地區(qū)的遼寧和黑龍江則是TFP和增長(zhǎng)率雙低。中部地區(qū)、西部地區(qū)由于城市化進(jìn)程的加快和政府扶持形成了后發(fā)優(yōu)勢(shì)，呈現(xiàn)出TFP的高增長(zhǎng)，但絕對(duì)水平與東部地區(qū)還有一定的差距。而東部地區(qū)由于技術(shù)水平相對(duì)較高，技術(shù)創(chuàng)新再維持高增長(zhǎng)不太現(xiàn)實(shí)，增速有所放緩，這與世界發(fā)達(dá)國(guó)家TFP的變動(dòng)規(guī)律相一致。

各區(qū)域MPK的表現(xiàn)與TFP的情況相似。東部發(fā)達(dá)地區(qū)的MPK具有明顯優(yōu)勢(shì)，位于國(guó)內(nèi)前三的省份(上海、廣東、天津)均為沿海開(kāi)放地區(qū)。中部地區(qū)、西部地區(qū)部分省份和東北地區(qū)的吉林也具有較高的MPK增長(zhǎng)率，其中江西最高，重慶和湖南緊隨其后。而黑龍江、山西、甘肅等多數(shù)省份MPK及其增長(zhǎng)率都較低。中部地區(qū)、西部地區(qū)雖然有追趕的跡象，但是大多數(shù)省份表現(xiàn)為追趕乏力，MPK水平值上的差距仍較大。可以說(shuō)，長(zhǎng)久以來(lái)東北、中部、西部地區(qū)的工業(yè)發(fā)展很大程度上依賴投資驅(qū)動(dòng)，隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，各級(jí)政府對(duì)待這種投入越來(lái)越謹(jǐn)慎。

通過(guò)MPL的比較發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)生產(chǎn)率的追趕效應(yīng)相對(duì)資本表現(xiàn)得稍強(qiáng)，吉林、重慶、江西、內(nèi)蒙古、甘肅的MPL增長(zhǎng)率高于東部地區(qū)所有省份。除了以上省份和東部地區(qū)，其余省份MPL水平普遍較低。例如，黑龍江MPL及其增長(zhǎng)率雙低，在這樣的生產(chǎn)效率下勞動(dòng)報(bào)酬將出現(xiàn)遞減，勞動(dòng)力跨區(qū)轉(zhuǎn)移趨勢(shì)難以改變。與資本配置相比，勞動(dòng)力區(qū)域間的流動(dòng)更為便利，勞動(dòng)力的國(guó)內(nèi)分布也就與區(qū)域經(jīng)濟(jì)效率相匹配。

值得注意的是，除上海外，TFP貢獻(xiàn)率排名靠前的省份大都位于東北地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)。例如，遼寧、安徽、湖北、山西、甘肅、廣西、貴州、云南。遼寧的TFP貢獻(xiàn)率非常高是由于貢獻(xiàn)率是TFP增長(zhǎng)率與工業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率的比值，處于分母位置的工業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率不高，所以貢獻(xiàn)率的比值較大。而安徽、山西等中部省份是由于擁有較高的TFP增長(zhǎng)率。相比之下雖然東部省份TFP比較高，但是其增長(zhǎng)率卻不高，呈現(xiàn)貢獻(xiàn)率不高的現(xiàn)象。由于東部地區(qū)良好的基礎(chǔ)條件、優(yōu)越的環(huán)境和地理位置，吸引眾多的生產(chǎn)要素，若要求全要素生產(chǎn)率在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的貢獻(xiàn)率明顯突出，必須以快于資本和勞動(dòng)要素的速度增加，但是發(fā)達(dá)地區(qū)在TFP達(dá)到一定程度后創(chuàng)新增量的增長(zhǎng)往往趨穩(wěn)。在資本人才外流的地區(qū)，TFP貢獻(xiàn)率則會(huì)因?yàn)槠渌卦隽康臏p少而出現(xiàn)占比增加的現(xiàn)象。

(二)TFP和MPK、MPL的相關(guān)關(guān)系

1999年是東北地區(qū)進(jìn)行國(guó)有企業(yè)體制改革的時(shí)期，而2008年發(fā)生了席卷全球的金融風(fēng)暴。為了應(yīng)對(duì)這場(chǎng)危機(jī)國(guó)家陸續(xù)出臺(tái)了“四萬(wàn)億”的刺激經(jīng)濟(jì)計(jì)劃，政策執(zhí)行一直到2011年才基本完畢。因此，本文分別選取1999年、2003年、2008年、2011年和2014年進(jìn)行各省份的生產(chǎn)率相關(guān)關(guān)系階段性展示。圖1是TFP與MPK、TFP與MPL之間關(guān)系的非參數(shù)擬合，圖中黑色曲線是16年來(lái)這兩對(duì)生產(chǎn)率相關(guān)關(guān)系走勢(shì)(黑點(diǎn)代表各省份)。

圖1 生產(chǎn)率的相關(guān)關(guān)系(非參數(shù)擬合)

由圖1所示，TFP與MPL的正相關(guān)關(guān)系要明顯強(qiáng)于TFP與MPK的相關(guān)關(guān)系。TFP與MPL的擬合線斜率較大，勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高伴隨著全要素生產(chǎn)率的大幅提升，且省份間差距逐漸拉大。1999年TFP和MPL還處于比較低的組合水平，而到了2003年TFP大幅度提高，在各省份之間也出現(xiàn)了分化趨勢(shì)，在2014年TFP領(lǐng)先的省份已經(jīng)擴(kuò)充到5個(gè)，排在前3位的是江蘇、重慶和福建，這三個(gè)省份的MPL也排名前列。從整體組合水平看，東部地區(qū)普遍較高，東北地區(qū)相對(duì)較低，特別是黑龍江，而中部地區(qū)、西部地區(qū)比較相近。

TFP與MPK伴隨著彼此的提高呈現(xiàn)出一種倒U型的相關(guān)關(guān)系，而且U型的曲度越來(lái)越平緩，也就是說(shuō)部分省份的資本生產(chǎn)率的提升伴隨著TFP的緩慢下滑。而在1999年各省份組合表現(xiàn)也是相對(duì)比較集中，處于水平不高的狀態(tài)。后期則出現(xiàn)離散了趨勢(shì)，且離散的程度加大。2008年?yáng)|部地區(qū)的天津還出現(xiàn)過(guò)雙高，隨后越來(lái)越多的省份呈現(xiàn)MPK提高、TFP相對(duì)下降的情況，暗示著中國(guó)部分省份工業(yè)發(fā)展已經(jīng)開(kāi)始轉(zhuǎn)向依靠科技進(jìn)步。

(三)各省份重工業(yè)和輕工業(yè)對(duì)比分析

通過(guò)表3重工業(yè)和輕工業(yè)生產(chǎn)率的比較發(fā)現(xiàn)，除四川、內(nèi)蒙古外，重工業(yè)TFP都高于輕工業(yè)TFP，說(shuō)明重工業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新相對(duì)較強(qiáng)。而內(nèi)蒙古和四川兩省份的重工業(yè)和輕工業(yè)TFP其實(shí)相差并不懸殊，都在10%以內(nèi)。從全國(guó)范圍來(lái)看，重工業(yè)和輕工業(yè)的TFP依然具有比較鮮明的行業(yè)差異。從TFP的階段性增長(zhǎng)率看，1999—2002年的重工業(yè)TFP增長(zhǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于輕工業(yè)，但是金融危機(jī)后不少省份重工業(yè)的TFP出現(xiàn)了負(fù)增長(zhǎng)，相反各省份輕工業(yè)的TFP增長(zhǎng)率卻迅速提高。只有河南在2011—2014年出現(xiàn)小幅下滑，不過(guò)輕工業(yè)的TFP增長(zhǎng)率仍保持了良好的勢(shì)頭，與重工業(yè)TFP水平的差距在不斷縮小。

表3 1999—2014年各省份重工業(yè)和輕工業(yè)生產(chǎn)率比較

比較重工業(yè)和輕工業(yè)的MPK發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)省份輕工業(yè)的資本邊際生產(chǎn)率要高于重工業(yè)，除了廣東和江蘇，但是只能說(shuō)這兩個(gè)省份的重工業(yè)和輕工業(yè)MPK水平相近，相差在5%—10%之間。這說(shuō)明中國(guó)在重工業(yè)領(lǐng)域的投資相對(duì)與輕工業(yè)來(lái)說(shuō)較多，但是效率相對(duì)不高。根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，中國(guó)重工業(yè)發(fā)展已進(jìn)入邊際產(chǎn)出下降階段，調(diào)整重工業(yè)和輕工業(yè)的資本配置可以提升整體工業(yè)經(jīng)濟(jì)效率。另外，從MPK增長(zhǎng)率的階段性變化來(lái)看，根據(jù)筆者分析歸納，2008—2010年重工業(yè)MPK出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)的省份9個(gè)，其中東部地區(qū)3個(gè)，東北地區(qū)1個(gè)，中部地區(qū)1個(gè)，西部地區(qū)4個(gè)，而同期輕工業(yè)只有1個(gè)西部地區(qū)的寧夏。2011—2014年重工業(yè)MPK出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)的省份擴(kuò)大至14個(gè)，主要是東部地區(qū)3個(gè)，東北地區(qū)、中部地區(qū)各2個(gè)，西部地區(qū)7個(gè)，同期輕工業(yè)擴(kuò)充到5個(gè)，分別是東部地區(qū)的江蘇、東北地區(qū)的遼寧、中部地區(qū)的河南、西部地區(qū)的內(nèi)蒙古和四川。因此，對(duì)于金融危機(jī)東部省份的重工業(yè)MPK變化反應(yīng)最快，最先受金融危機(jī)影響，但是后期自我修復(fù)與調(diào)整速度也最快，及早遏制了下滑的趨勢(shì)。

重工業(yè)的MPL普遍高于輕工業(yè)，且差距不小。東部地區(qū)相差最為懸殊，其次是西部地區(qū)，東北和中部地區(qū)相差則在20%—30%之間。說(shuō)明東部地區(qū)勞動(dòng)力技能更專業(yè)化，勞動(dòng)力跨行業(yè)流動(dòng)的成本高。從MPL增長(zhǎng)率的階段性變化來(lái)看，21世紀(jì)初重工業(yè)的增長(zhǎng)率高于輕工業(yè)，但是從2008年開(kāi)始出現(xiàn)大范圍逆轉(zhuǎn)，輕工業(yè)的MPL增長(zhǎng)率開(kāi)始反超重工業(yè)，且在2011年后有擴(kuò)大的趨勢(shì)，這種擴(kuò)大的趨勢(shì)主要體現(xiàn)在東部地區(qū)的福建、廣東、上海和中部地區(qū)的湖北和江西，西部地區(qū)和東北地區(qū)不明顯。所以未來(lái)一段時(shí)間，輕工業(yè)領(lǐng)域的勞動(dòng)力還會(huì)增加，重工業(yè)增加相對(duì)減少或者降低。

(四)細(xì)分行業(yè)和重點(diǎn)行業(yè)對(duì)比分析

1.細(xì)分行業(yè)生產(chǎn)率分布差異系數(shù)

本文進(jìn)一步分析細(xì)分行業(yè)生產(chǎn)效率。這里借鑒曲玥[23]對(duì)微觀層面生產(chǎn)率分析的指標(biāo)選擇。如表4所示，本文測(cè)算了23個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)率分布差異系數(shù)。由于篇幅的限制，只是列出1999年和2014年的數(shù)據(jù)。變異系數(shù)是28個(gè)省份相關(guān)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差與均值的比，代表該行業(yè)的地區(qū)差異。

表4 工業(yè)細(xì)分行業(yè)生產(chǎn)率差異系數(shù)(變異系數(shù)和基尼系數(shù))

說(shuō)明：1石油與天然氣開(kāi)采業(yè)、2黑色金屬礦采選業(yè)、3有色金屬礦采選業(yè)、4農(nóng)副食品加工業(yè)、5食品制造業(yè)、6飲料制造業(yè)、7紡織業(yè)、8造紙及紙制品業(yè)、9石油加工及煉焦業(yè)、10化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)、11醫(yī)藥制造業(yè)、12化學(xué)纖維制造業(yè)、13非金屬礦物制品業(yè)、14黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、15有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、16金屬制品業(yè)、17通用設(shè)備制造業(yè)、18專用設(shè)備制造業(yè)、19交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、20電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、21電子及通信設(shè)備制造業(yè)、22儀器儀表制造業(yè)、23電力、熱力的生產(chǎn)及供應(yīng)業(yè)。

如表4所示，行業(yè)MPK差異的變化幅度要大于TFP和MPL的變化幅度，變化幅度在50%以上的行業(yè)有近1/4。TFP的變異系數(shù)主要在資源開(kāi)采和裝備制造業(yè)(2)表4中資源開(kāi)采業(yè)包含：1、2、3，裝備制造業(yè)包含：17、18、19、20、21、22。領(lǐng)域出現(xiàn)下降，說(shuō)明這些行業(yè)的省份間技術(shù)水平差距在不斷縮小。MPL也同樣在這些領(lǐng)域呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，且幅度相對(duì)較大，說(shuō)明資源開(kāi)采和裝備制造業(yè)領(lǐng)域的人員流動(dòng)降低了行業(yè)間地區(qū)發(fā)展的差距。除此之外，MPK在很多領(lǐng)域的變異系數(shù)出現(xiàn)大幅擴(kuò)大，特別是金屬制品業(yè)、石油加工及煉焦業(yè)和電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、電子及通信設(shè)備制造業(yè)等行業(yè)。說(shuō)明1999—2014年各省份資本效率差距不斷拉大，在這些領(lǐng)域資本配置過(guò)于集中在一些省份，所以金融危機(jī)發(fā)生之時(shí)，以這些產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的省份經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)劇烈波動(dòng)。通過(guò)表4數(shù)據(jù)計(jì)算，黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)2014年與2007年相比，MPL變異系數(shù)變動(dòng)幅度有133.981%之大，MPK也有90.952%的變化，相應(yīng)的TFP有65.587%，成為區(qū)域發(fā)展最不平衡的行業(yè)，同時(shí)資本勞動(dòng)要素的集中并沒(méi)有帶來(lái)區(qū)域全要素生產(chǎn)率差異的擴(kuò)大，資源使用中存在低效或有調(diào)整空間。基尼系數(shù)是反映省份行業(yè)發(fā)展差異的又一指標(biāo)，三類指標(biāo)的行業(yè)差異都不小，黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)MPL在1999—2014年的變化達(dá)106.939%，TFP為86.258%，MPK為60.957%，各省份間的勞動(dòng)效率、資本效率、技術(shù)效率差異都進(jìn)一步擴(kuò)大，再次說(shuō)明該行業(yè)是供給側(cè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重中之重。化學(xué)纖維制造業(yè)、石油加工及煉焦業(yè)存在行業(yè)資源技術(shù)區(qū)域集中傾向。裝備制造業(yè)和資源開(kāi)采業(yè)MPL的基尼系數(shù)有所縮小，在一定程度上降低了區(qū)域發(fā)展的不平衡；裝備制造業(yè)TFP的基尼系數(shù)也有所縮小，在這些領(lǐng)域省份之間的全要素生產(chǎn)率差異在縮小，這方面與變異系數(shù)測(cè)量的結(jié)果基本一致。縱觀23個(gè)細(xì)分行業(yè)生產(chǎn)率的差異系數(shù)，中國(guó)各省份工業(yè)發(fā)展不平衡還是普遍存在的，差異系數(shù)擴(kuò)大的行業(yè)將是供給側(cè)改革的重要著眼點(diǎn)。

2.產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)TFP水平和增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率

本文進(jìn)一步研究產(chǎn)能過(guò)剩的典型行業(yè)在不同省份之間的變化。煉油、鋼鐵、造船、鈦合金、水泥、平板玻璃是國(guó)家公布的產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)，與本文工業(yè)細(xì)分行業(yè)比對(duì)，主要是石油加工及煉焦業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)四個(gè)行業(yè)。同樣限于篇幅和對(duì)問(wèn)題的說(shuō)明，在比較四種產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)時(shí)主要測(cè)算TFP指標(biāo)。

根據(jù)式(2)計(jì)算得到各省份四大產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)的TFP值，福建、廣東、江蘇、山東等東部地區(qū)省份四大產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)的TFP增長(zhǎng)明顯，特別是石油加工及煉焦業(yè)和黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，而遼寧、黑龍江、吉林所在的東北地區(qū)四大產(chǎn)業(yè)的TFP變動(dòng)幅度不突出，且保持著低位。中部地區(qū)的安徽、湖北、湖南稍好，西部地區(qū)的廣西、寧夏和陜西、重慶上升勢(shì)頭也比較大。河南和山西變動(dòng)幅度類似于東北三省，四大產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)的轉(zhuǎn)型在國(guó)內(nèi)不同區(qū)域差異較大，東部地區(qū)處于領(lǐng)先地位，中部地區(qū)、西部地區(qū)部分省份已經(jīng)開(kāi)始調(diào)整，東北地區(qū)則屬于要加快轉(zhuǎn)型步伐，技術(shù)創(chuàng)新還未在產(chǎn)業(yè)調(diào)整與升級(jí)中發(fā)揮本質(zhì)性的作用。

根據(jù)式(10)計(jì)算得到各要素貢獻(xiàn)率并對(duì)比發(fā)現(xiàn)，MPL出現(xiàn)負(fù)值的較多。在前三類行業(yè)中，東部地區(qū)的北京、廣東、江蘇、上海、天津等省份的MPL貢獻(xiàn)率基本都為負(fù)，源于這些地區(qū)的勞動(dòng)變化率為負(fù)，即行業(yè)勞動(dòng)力是凈流出的。從整個(gè)工業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)看，過(guò)剩行業(yè)在用工人數(shù)上是相對(duì)減少的，也是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的主要表現(xiàn)之一。中部地區(qū)的安徽、湖南、湖北、山西等省份中只有部分在前三個(gè)行業(yè)MPL貢獻(xiàn)率為負(fù)，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整進(jìn)度要比東部地區(qū)慢。東北地區(qū)調(diào)整明顯的是黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，TFL落后幅度非常大，特別是黑龍江，在四個(gè)領(lǐng)域都是負(fù)值，揭露了現(xiàn)下東北地區(qū)勞動(dòng)力向其他地區(qū)或者其他行業(yè)轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)。結(jié)合上文的省份輕工業(yè)、重工業(yè)TFP分析判斷，這些領(lǐng)域的勞動(dòng)力并沒(méi)有提高當(dāng)?shù)仄渌a(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平，而更多的是外流。在交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)，西部地區(qū)的青海、寧夏、新疆、云南的MPL都是大幅下降的，說(shuō)明在這些省份該領(lǐng)域不具有優(yōu)勢(shì)。黑龍江、吉林、遼寧三省的TFP位于中等偏上水平，但是由于產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)的TFP及其增長(zhǎng)率并不高，才會(huì)出現(xiàn)生產(chǎn)率貢獻(xiàn)率較高的情況。這與東部地區(qū)TFP的實(shí)質(zhì)性提升還是有區(qū)別的。同時(shí)，東北地區(qū)四大行業(yè)中的MPK貢獻(xiàn)率偏高，特別是在交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)遙遙領(lǐng)先，說(shuō)明東北地區(qū)仍然難以擺脫投資拉動(dòng)的工業(yè)發(fā)展模式。廣西和四川石油加工及煉焦業(yè)的MPK比較高，新疆在非金屬礦物制品業(yè)和黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)MPK比較高，依靠投資拉動(dòng)也相對(duì)明顯。

五、結(jié)論與政策建議

本文研究發(fā)現(xiàn)，在生產(chǎn)要素的配合使用中，勞動(dòng)投入和TFP正相關(guān)關(guān)系明顯，資本和TFP的關(guān)系出現(xiàn)了一個(gè)拐點(diǎn)，當(dāng)資本生產(chǎn)率過(guò)高時(shí)，全要素生產(chǎn)率不升反降，所以在區(qū)域工業(yè)發(fā)展的過(guò)程中，要注重人才和技術(shù)的配合使用，同時(shí)削弱創(chuàng)新對(duì)資本的依賴。

從工業(yè)生產(chǎn)率水平以及調(diào)整能力看，中國(guó)各省份從高到低依次是東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)。東部地區(qū)省份在生產(chǎn)率上相比于其他地區(qū)有明顯的優(yōu)勢(shì)，但是增長(zhǎng)率不高，全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)率也不高，亟待突破發(fā)展瓶頸，真正走上以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)力的高質(zhì)量發(fā)展階段。中、西部地區(qū)工業(yè)發(fā)展水平相當(dāng)，安徽和重慶等省份TFP增長(zhǎng)率較高，但是其他要素生產(chǎn)率則不高，所以還需要盡可能提升資本勞動(dòng)的使用效率，同時(shí)維持TFP較高的增長(zhǎng)率。東北地區(qū)各要素生產(chǎn)率水平值及增長(zhǎng)率都不高，吉林稍好。雖然全要素生產(chǎn)率在資源投入降低的背景下成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要貢獻(xiàn)因素，但在人才流失、資本使用效率降低并存時(shí)很難有質(zhì)的突破。

從行業(yè)細(xì)分來(lái)看，重工業(yè)全要素生產(chǎn)率和勞動(dòng)生產(chǎn)率水平高于輕工業(yè)，而資本生產(chǎn)率要低于輕工業(yè)。特別是在2008年，輕工業(yè)、重工業(yè)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)指標(biāo)發(fā)生重大逆轉(zhuǎn)，輕工業(yè)的全要素生產(chǎn)率和勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)率開(kāi)始反超重工業(yè)，并有擴(kuò)大之勢(shì)。同期的重工業(yè)資本邊際生產(chǎn)率則出現(xiàn)較大幅度的下滑，全要素邊際生產(chǎn)率也處于類似走勢(shì)。因此，重工業(yè)與輕工業(yè)的比例失衡，不僅僅是在絕對(duì)值上，更在于邊際的變化上。目前中國(guó)重工業(yè)領(lǐng)域的投資必須謹(jǐn)慎，并強(qiáng)調(diào)針對(duì)性和注重高精尖技術(shù)。降低輕工業(yè)領(lǐng)域的投資壁壘，優(yōu)化輕工業(yè)領(lǐng)域的投資結(jié)構(gòu)。而產(chǎn)能嚴(yán)重過(guò)剩行業(yè)的調(diào)整，東部地區(qū)最為迅速，并將生產(chǎn)資源逐漸從該領(lǐng)域撤出。東北地區(qū)則相對(duì)遲緩，無(wú)論是在技術(shù)敏感性，還是在資本與勞動(dòng)的配置上都以維持為主，存在很大的改進(jìn)空間，急需轉(zhuǎn)移到依靠全要素生產(chǎn)率的道路上來(lái)。

從時(shí)間上看中國(guó)各省份工業(yè)區(qū)域細(xì)分行業(yè)發(fā)展不平衡是一個(gè)普遍現(xiàn)象，資本生產(chǎn)率差異的變化幅度要大于全要素生產(chǎn)率和勞動(dòng)生產(chǎn)率。資源開(kāi)采和裝備制造業(yè)領(lǐng)域的全要素生產(chǎn)率差異在新世紀(jì)以來(lái)是不斷縮小的，但是資本生產(chǎn)率在部分工業(yè)行業(yè)有擴(kuò)大之勢(shì)，特別是在資源加工和電子電器設(shè)備制造業(yè)。黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)是全要素生產(chǎn)率、資本生產(chǎn)率、勞動(dòng)生產(chǎn)率區(qū)域差異全部擴(kuò)大的行業(yè)，長(zhǎng)期以資源生產(chǎn)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的遼寧則成為金融危機(jī)沖擊影響最大的省份，也是工業(yè)生產(chǎn)能力調(diào)整最差的省份。

綜上，中國(guó)后工業(yè)化調(diào)整東部地區(qū)已經(jīng)領(lǐng)先，在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)日益完善的背景下，應(yīng)該改變?cè)械耐顿Y拉動(dòng)的工業(yè)增長(zhǎng)模式，千方百計(jì)吸引和聚集優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)要素。提高社會(huì)創(chuàng)新熱情和能力，做好國(guó)家重大項(xiàng)目的落實(shí)和自主創(chuàng)新的同時(shí)，注重企業(yè)營(yíng)商環(huán)境的改善和對(duì)人才的培育引進(jìn)。引導(dǎo)資本適當(dāng)向生產(chǎn)率更高的輕工業(yè)流動(dòng)。在處理資本與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系時(shí)，找到一個(gè)平衡點(diǎn)，達(dá)到兩者互相產(chǎn)生積極作用的閾值。只有將行業(yè)生產(chǎn)要素的回報(bào)率提高才能實(shí)現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)振興，將資源引導(dǎo)到更具發(fā)展?jié)摿Φ男袠I(yè)才能促進(jìn)區(qū)域工業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與升級(jí)，進(jìn)而改善經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。